import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
#data
years = np.arange(1929, 1937)
zatrudnieni = np.array([2400, 2270, 2040, 1840, 1730, 1830, 1900, 1970])
bezrobotni = np.array([70, 240, 520, 750, 780, 740, 680, 620])
data = [years, zatrudnieni, bezrobotni]
df = pd.DataFrame(data, index = ['rok', 'zatrudnieni', 'bezrobotni'])
df = df.transpose()
barWidth = 0.3
x1 = years - 8/15*barWidth
x2 = years + 8/15*barWidth
dist = 40
colors = ['#ddaf40', '#bf3b3b']
fig = plt.figure(figsize = (12, 5), dpi = 100)
ax = fig.add_subplot(1,1,1) #nrow, ncol, index
ax.bar(x1, zatrudnieni, color=colors[0], width = barWidth, edgecolor='white', label='zatrudnieni')
ax.bar(x2, bezrobotni, color=colors[1], width = barWidth, edgecolor='white', label='bezrobotni')
for i in range(8):
ax.text(years[i] - 0.3, zatrudnieni[i] + dist, str(zatrudnieni[i]), color=colors[0], fontsize = 9)
ax.text(years[i] + 0.07, bezrobotni[i] + dist, str(bezrobotni[i]), color=colors[1], fontsize = 9)
ax.legend(frameon = False)
plt.ylim((0, 2550))
plt.title("Bezrobocie poza rolnictwem w Polsce w latach 1929 - 1936");
plt.xlabel('rok');
plt.ylabel('liczba w tys.');
wykres zrobiony przy pomocy biblioteki matplotlib jest lepszy od tego, który widnieje w podreczniku od historii z kilku powodów: